—科教导刊（电子版）·2017年第28期/10月（上）—
256
周恋玲
（武警警官学院
四川·成都610213）
摘
要
QT 已经在图像处理方面得到了广泛应用，由于计算机系统数据对齐的限制，对不同位深图像的操作需要不 同的方法。本文主要针对QT 中的QImage 类，对不同位深图像的像素值获取方法，以及图像数据类型转化的方法进行了论述。 关键词QT
位深数据对齐像素处理
中图分类号：TP391.41文献标识码：
A 1QT 中的图像类
QT 是一个支持跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架。在QT 中，应用于图像处理方面最为常用的图像类是QImage ，由于它良好的封装，使得人们可以很容易地编写C++代码，对图像数据进行处理，而不用关心底层设计，所以基于QT 的图像处理应用越来越多。由于数字图像有多种数据格式，在进行图像处理时，能够正确地对图像数据进行操作直接影响到整体的图像处理结果。
2QT 中不同位深图像及其数据存储方式
在数字图像的表示中，每个像素用到的数据位数称为图像的位深度，简称位深。常见的数字图像分为以下几种：32位图像、24位图像、8位图像、1位图像。对于彩图像，其颜用R 、
G 、B 分量来表示，32位的图像额外增加了一个Alpha 通道，用于表示图像的透明度；8位图像，则记录的是256种颜的索引值。本文主要讨论32位、24位、8位图像的数据操作及转换方法。
在QImage 类中，32位图像每个像素用4个字节表示，格式为0xAARRGGBB ，表示为QImage::Format_RGB32；24位图像每个像素用3个字节表示，格式为0xBBGGRR ，表示为QImage::Format_888；8位图像每个像素用1个字节表示，记录颜索引值，可以记录256种颜，表示为QImage::Format_Indexed8
。
图2.1：不同位深图像像素的字节存储方式3不同位深图像的像素处理3.1图像数据对齐
图像的数据是以字节为单位保存的，每一行的字节数必须是4的整数倍，不足的需要在最后进行补0。当图像的宽度不是4的整数倍时，需要使用以下公式进行换算：W=(width*bitcount+31)/32*4
（1）
上述公式中，
width 是图像的宽度，bitcount 是图像的位深（取值为32、24、8等），
W 是在程序中图像每行的实际字节数。3.2构造图像文件在已知图像的长度和宽度时，有时需要自己构造图像数据，可以使用长度和宽度构造一幅空白图像数据，代码如下：
QImage image =QImage (width,height,format );
上式中format 根据图像的位深可以自行选择，
32、24、8位图像对应的格式为QImage::Format_32,QImage::Format_888,QImage::Format_Indexed8。
3.3图像的操作
在对像素进行遍历操作时，将图像看成二维数组，获取到图像的首地址，然后到行下标，再寻列下标，即可进行操作。例如彩图像要获取第i 行，第j 列的像素的红通道值
记为R (i,j )，索引图像获取索引值gray (i,j )。按照32位图像每个像素占4个字节，
24位图像每个像素占3个字节，8位图像每个像素占1个字节的理解，对于不同位深图像的操作代码会写成如下：
R_32=imagebits_32[i *width *4+j *4+2];
R_24=imagebits_24[i *width *3+j *3];gray_8=imagebits_8[i *width +j ];
由于数据需要32位对齐，因此对于32位的图像，上述操作不会有问题，但对于24位和8位的图像，上述操作就会存在问题，当图像的宽度不是4的整数倍时，上述操作无法取到正确的像素通道值。
3.3.1通用方法
为了得到正确的R (i ，j )，采用到公式（1）来重新计算图像数据的实际字节宽度，计算方法如下：W_32=(width *32+31)/32*4;
W_24=(width *24+31)/32*4;W_8=(width *8+31)/32*4;
R_32=imagebits_32[i *W_32+j *4+2];R_24=imagebits_24[i *W_24+j *3];gray_8=imagebits_8[i *W_8+j ];3.3.2QT 中对像素值操作的方法
由于QImage 类提供了很多接口，能更加简便地获取图像的像素值。
方法一：利用数据补齐宽度进行计算。W =image.bytesPerLine ();
R_32=imagebits_32[i *W +j *4+2];R_24=imagebits_24[i *W +j *3];gray_8=imagebits_8[i *W +j ];
（下转第281页）
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